Intersection of mental health issues and Relative Energy Deficiency in Sport (REDs): a narrative review by a subgroup of the IOC consensus on REDs
Notice bibliographique
Résumé
Overall athlete health is a stated priority by the International Olympic Committee (IOC), yet it can be difficult for athletes to safely balance nutritional needs, training load, recovery, social interactions, expectations and other demands. The effect of energy intake and, especially, low energy availability (LEA) on athlete mental health, is understudied. In this narrative review, we examine research that has included psychological factors and mental health variables when investigating the effect of LEA, dieting/restrictive eating and Relative Energy Deficiency in Sport (REDs), since the 2018 IOC consensus statement on REDs. Based on currently available data, early psychological indicators associated with problematic LEA are mood changes, fatigue and psychological conflict. More severe mental health outcomes associated with REDs are reduced well-being, elevated anxiety, depressive symptoms and eating disorders. We propose a psychological model that helps structure how possible risk factors (eg, body dissatisfaction, environmental demands or increased training load) and moderating (eg, gender, sport) and/or potential mediating (eg, social climate, self-esteem) factors are associated with LEA and ultimately REDs. The current scientific literature underscores the importance of including mental health factors when screening for REDs and for developing a clinical approach to address the psychological sequelae of REDs once diagnosed. An interdisciplinary perspective is recommended. Lastly, and importantly, the athlete perspective urges clinicians to not underestimate the drive for success and denial of health consequences that athletes demonstrate when pursuing their sport goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».